KDTree for fast generalized N-point problems

知识点卷积池化全连接与连接表模型结构C1层卷积层卷积核： 6组5*5输入 32*32灰度图像输出 6 组 28*28 特征图神经元数量 6* 28*28 = 4704可训练参数 6*（5 *5+1）= 156连接数 156 * 28*28 = 122304S2层池化层采样窗口：2*2输入 6 组 28*28 特征图输出 6 组 14*14 特征图神经元数量 6* 14*14 = 1176可训练参数

# 子类B 父类Aclass B(A):def __init__(self):super(B,self).__init__()super(B,self)中self指向B，这句代码就是说找到self的mro表中B的下一个类，也就是找到B的父类Asuper的工作原理如下：# cls代表类，inst代表实例def super(cls, inst):mro = inst.__class__.mro()re

浮点数不能精确的表示十进制数，并且即使是最简单的数学运算也会产生误差。该错误是由于浮点数的存储方式引起的。

联邦算法是一种分布式机器学习技术

关键代码param_grid_simple = {"criterion": ["squared_error","poisson"], 'n_estimators': [*range(20,100,5)], 'max_depth': [*range(10,25,2)], "max_features": ["log2","sqrt",16,32,64,"auto"]

机理和机制机理，是指事物变化的理由与道理，从机理的概念分析，机理包括形成要素和形成要素之间的关系两个方面。其原理是指为实现某一特定功能，一定的系统结构中各要素的内在工作方式以及诸要素在一定环境条件下相互联系、相互作用的运行规则和原理。机制一词最早源于希腊文，本义原指机器的构造和动作原理。对机制的这一本义可以从以下两方面来解读：一是机器由哪些部分组成和为什么由这些部分组成；二是机器是怎样工作和为什么

笛卡尔坐标系对于平面坐标系，任一射线OP与x轴夹角θ的范围，可以取[0,2π)或者(-π,π]，如无特殊说明， 我们统一使用后者。将笛卡尔空间坐标系中的点 Pc = ( x , y , z ) 表示成球体坐标系中的形式 Ps = ( θ , ϕ , r )。其中根据球坐标的定义，要求θ∈[−π,π]，ϕ∈[−π/2,π/2] ，r∈[0 , +∞)。对于 θ，正切函数的周期是 π，因此反正切函数

需求：在main.js中 引入echarts，免去在每个组件中引入的重复性工作尝试解决.vue组件内mounted() {this.initCharts()},methods: {initCharts() {this.chart = echarts.init(document.getElementById('id'))//注意此处this.setOptions()},setOptions() {

思路使用directives来绑定监听元素通过el获取到元素，添加监听事件在回调中写对滚动事件的处理数据的传输指令中书写的方法this的指向会更改，因此选择了属性的方式，binding.value获取通过数据类属性获取一些数据通过方法类属性返回一些数据直接处理其他示例为上拉下拉都请求由于请求数据的接口要求参数为： 当前页（组），每页数据量等所以在store内存了参数的相关数据，也可以在组件内dat